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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in KI für Logistik und Versorgung
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
- KI in Logistik und Brennstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
- No-code-KI-Werkzeuge: Excel AI, ChatGPT, Power BI und andere
- Praktische Beispiele aus dem Transport- und Brennstoffsektor
Modul 2: Strukturierung und Analyse von Operationsdaten
- Identifizieren von wichtigen Logistik- und Versorgungsdatensätzen (Routen, Tanks, Lieferungen)
- Organisieren von Volumenkontrolle und Bestandsdaten für die KI-Nutzung
- Datensäuberung, -formatierung und -validierung in Excel
- Erstellen von dynamischen Tabellen und Pivot-Charts zur Erkenntnisgenerierung
Modul 3: KI-unterstützte Vorhersage für die Brennstoffnachfrage
- Grundlagen der Nachfragevorhersage und beeinflussende Variablen
- Nutzung von Excels KI-Funktionen und ChatGPT zur prädiktiven Analyse
- Vorhersage kurzfristiger (1–2 Wochen) Brennstoffnachfragetrends
- Praktische Übung: Erstellen eines einfachen Vorhersagemodells mit vorhandenen Daten
Modul 4: Routeplanung und Ressourcenoptimierung
- Schlüsselkonzepte der Routenoptimierung und Planung
- Nutzung von KI-Werkzeugen zur Vorschlagsstellung für optimale Routen und Liefersequenzen
- Anwendung von Excel und ChatGPT zur Routeplanung unter realen Bedingungen
- Praktische Übung: Generieren von Routenoptionen für Lieferfahrzeuge
Modul 5: Kostenberechnung und Logistikoptimierung
- Identifizieren von Kostenfaktoren: Distanz, Maut, Kraftstoffverbrauch, Fracht
- Nutzung von KI-Modellen zur Berechnung von Logistikkosten
- Vergleich manueller und KI-unterstützter Kostenplanung
- Erstellen von Kostenberechnungsvorlagen mit dynamischen Eingaben
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
- Gestaltung von visuellen Berichten für Logistik- und Versorgungs-KPIs
- Integration von Daten aus Volumenkontrollsystemen
- Praktische Übung: Erstellen eines Echtzeit-Logistikleistungs-Dashboards
Modul 7: Integration von KI in Logistikabläufe
- Automatisierung wiederkehrender Berichterstattungs- und Datenkonsolidierungsaufgaben
- Nutzung von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
- Erstellen von Warnsystemen für Bestand- oder Liefergrenzwerte
- Praktisches Beispiel: KI-basierte Warnung für die Tankspeisungsplanung
Modul 8: 90-Tage-Plan zur Einführung von KI in Logistik und Versorgung
- Erstellen eines schrittweisen KI-Implementierungsroadmaps
- Identifizieren von Pilotanwendungsfällen und Erfolgsmetriken
- Skalierung von KI-unterstützten Abläufen über Teams hinweg
- Einrichten kontinuierlicher Verbesserungs- und Wissensaustauschpraktiken
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
- Keine Vorkenntnisse in Künstlicher Intelligenz erforderlich
Zielgruppe
- Logistik- und Versorgungsprofis im Brennstoffverkehr und -handel
- Operations- und Bestandskoordinatoren
- Aufsichtspersonal und Planer, die sich mit Fahrzeugflottenrouten und Brennstofflieferungen befassen
14 Stunden